核心環節有望率先受益，ChatGPT促使算力“軍備競賽”開啟

每經記者 劉明濤    每經編輯 葉峰    

ChatGPT是由微軟投資的AI實驗室OpenAI開發出的一款智能聊天機器人模型，它能夠根據用戶的文本輸入，產生相應的智能回答。每一代GPT模型的參數量都快速增長，2019年2月發布的GPT-2參數量為15億，而2020年5月的GPT-3，參數量達到了1750億。ChatGPT能夠實現當前如此強大的交互，離不開背后龐大的算力支撐，隨著AI等新技術的發展，對高可靠、高性能、高安全算力需求更加突出。

據微軟官網，微軟Azure為OpenAI開發的超級計算機是一個單一系統，具有超過28.5萬個CPU核心、1萬個GPU和400 GB/s的GPU服務器網絡傳輸帶寬。據英偉達，使用單個Tesla架構的V100 GPU對1746億參數的GPT-3模型進行一次訓練，需要用288年時間。此外，算力資源的大量消耗，必然伴隨著算力成本的上升，據Lambda，使用訓練一次1746億參數的GPT-3模型所需花費的算力成本超過460萬美元。我們認為，未來擁有更豐富算力資源的模型開發者，或將能夠訓練出更優秀的AI模型，算力霸權時代或將開啟。

具體來看，AI大模型對于算力資源的需求主要體現在以下三類場景：

首先，模型預訓練：ChatGPT采用預訓練語言模型，核心思想是在利用標注數據之前，先利用無標注的數據訓練模型。據測算，訓練一次ChatGPT模型（13億參數）需要的算力約27.5PFlop/s-day；

其次，日常運營：用戶交互帶來的數據處理需求同樣也是一筆不小的算力開支，測算得ChatGPT單月運營需要算力約4874.4PFlop/s-day，對應成本約616萬美元；

最后，Finetune：ChatGPT模型需要不斷進行Finetune模型調優，對模型進行大規模或小規模的迭代訓練，產生相應算力需求。

華泰證券分析指出，隨著國內廠商相繼布局ChatGPT類似模型，算力需求或將持續釋放，供給端核心環節或將率先受益：其一是算力芯片，GPU采用了數量眾多的計算單元和超長的流水線，架構更適合進行大吞吐量的AI并行計算；其二則是服務器，ChatGPT模型訓練涉及大量向量及張量運算，AI服務器具備運算效率優勢，大模型訓練有望帶動AI服務器采購需求放量；最后為數據中心，IDC算力服務是承接AI計算需求的直接形式，隨著百度、京東等互聯網廠商相繼布局ChatGPT類似產品，核心城市IDC算力缺口或將加大。

點評：當前處在以ChatGPT為主線的新一輪人工智能創新周期，ChatGPT為人工智能產業注入新活力，有望帶動AIGC類應用快速爆發，人工智能技術作為驅動數據經濟的技術底層，有望迎來新的發展機遇。數據、算力與算法是人工智能時代的三大基石，三者相互促進帶動AI+應用快速落地，ChatGPT為首的自然語言處理類技術及應用，有望迎來全面爆發。

這里，通過整合多家券商最新研報信息，為粉絲朋友帶來4家公司簡介，僅供參考。

1、浪潮信息

浪潮是全球服務器及AI服務器龍頭，ChatGPT持續火爆下對算力的需求有望不斷提升，公司作為全球算力底座有望充分受益；同時公司也有望受益于全球互聯網資本開支的提升與國內“數字經濟”建設的紅利，作為行業龍頭仍具備估值優勢。--民生證券

2、智微智能

公司是國內領先的云網邊端全場景產品及方案服務商，致力于為客戶提供智能場景下“云網邊端”一體化軟硬件產品及方案。在物聯網產業迅猛發展的當下，新ICT時代產生了新的變化，對設備廠商也產生新要求，并借政策之力打開市場。公司憑借多場景、多類型的場景化產品定義能力，打造柔性制造+智能信息化體系，未來有望憑借此前積累和持續研發發展成為基于自研軟硬件產品的系統級方案服務商，打造智慧物聯網生態新格局。--中信證券

3、中科曙光

公司響應國家數字經濟發展號召，積極參與全國數字經濟底座建設。有望同時受益于短期新的服務器增長周期和長期自主可控的深入推進，并在未來五年“東數西算”數據中心建設相關項目中發揮優勢。--安信證券

4、神州數碼

作為華為的長期合作伙伴，神州數碼于2020年建成首個鯤鵬超算中心，旗下鯤泰系列產品契合國內企業信創需求，并完成了對國產中間件、數據庫、操作系統的適配，多次中標項目彰顯行業競爭力。在產業布局方面，公司在以鯤鵬算力為核心的前提下，也進行多元化布局，積極拓展飛騰、龍芯PC產品線。從下游企業信創采購需求來看，企業往往需要能符合自身行業、業務特點，選擇真正具備性能出眾、功能完善的服務器產品，從這一角度出發，鯤鵬ARM處理器具有相比其他國產處理器的顯著優勢。--華安證券

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